Strategische Informationsbereitstellung mit Business Intelligence Werkzeugen bei DaimlerChrysler Manfred Abrecht, IT-Technologiemanagement DaimlerChrysler,

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1 Strategische Informationsbereitstellung mit Business Intelligence Werkzeugen bei DaimlerChrysler
Manfred Abrecht, IT-Technologiemanagement DaimlerChrysler, ITI/TG,

2 Agenda Zur Person DaimlerChrysler
Informationsaufbereitung und Business Intelligence bei DaimlerChrysler Strategiefindung Erfahrungen mit Business Intelligence Zusammenfassung und Ausblick

3 1. Zur Person Manfred Abrecht, DaimlerChrysler Stuttgart-Möhringen, ITI/TG, HPC 0516, Tel. +49-(0) Dipl. Wirtschaftsingenieur, TH Karlsruhe, Fachrichtung Operations Research und Organisation, Abschluß 1979 Seit 1979 bei DCX, verschiedene Aufgabengebiete innerhalb der IT: Mainframe und IDMS-Systementwicklung im Werk Sindelfingen Mitarbeit bei weltweiter -Systemkonsolidierung nach dem Merger mit Chrysler Zentrales Technologiemanagement in globaler Verantwortung, u.a. Datenbanken, Business Intelligence, SAP Netweaver, Microsoft .Net, IBM Websphere

4 2. DaimlerChrysler 99% DES UMSATZES VON DAIMLERCHRYSLER WERDEN IM AUTOMOBILGESCHÄFT BZW. DURCH AUTOMOBILNAHE DIENSTLEISTUNGEN ERZIELT 4

5 2. DaimlerChrysler MARKENPORTFOLIO 5

6 MITGLIEDER DES VORSTANDS
2. DaimlerChrysler MITGLIEDER DES VORSTANDS

7 DAIMLERCHRYSLER ZAHLEN & FAKTEN 2004
7

8 3. Informationsaufbereitung bei DaimlerChrysler
Daten und Informationen werden auf unterschiedliche Art und Weise identifiziert, verteilt, gesammelt und aufbereitet …. Um die Qualität der Informationen sicherzustellen und eine sinnvolle Auswertung zu ermöglichen, werden Business Intelligence Methoden und Werkzeuge eingesetzt.

9 3. Business Intelligence – eine Definition
Business Intelligence (BI) is a broad category of application and technologies for gathering, storing, analyzing, and providing access to data to help enterprise users make better business decisions. BI applications (as a part of BI) include the activities of decision support system, query and reporting, online analytical processing (OLAP), statistical analysis, forecasting, and data mining. Quelle: Gartner

10 3. Data Management und Business Intelligence Schichten
Reporting, OLAP, Data Mining Data Warehouse ETL (extract - transform - load) Operational Databases

11 3. Komponenten einer BI-Architektur
DB2 Table Flat Files Data Marts Data Warehouse System Input Layer Output Layer Storage Layer D F Presentation Layer Source Systems IDMS SAP Oracle Data- Acquisition- Layer Systems Management Layer Metadata Layer

12 3. Der Hauptaufwand sollte bei der Datenaufbereitung liegen
Realität 75% - 90% Operational DB ETL Data Warehouse Reporting, OLAP, Data Mining 10% - 25% Prozess

13 3. Unterschiedliche Berichte für unterschiedliche Benutzergruppen
Berichts-konsument Manager Analyst Wachsende Funktionalität der Berichte Einfache Listenberichte Berichte mit Listen und Diagrammen OLAP-Berichte

14 4. Technology Management Process und Product Management Tasks
Product Management is strongly aligned to the Technology Management Process with changing grade of involvement per phase Investigate Define Transfer Support Replace Emerging Technologies IT Products, Architectures Integration into Infrastructure Implementation, & Operations Support, Replacement of old technologies Technology Report IT Architecture for Technology & Operations Concepts and basic Guidelines Governance and Services Migration Guidelines Strategy / Standards Management Technology & Product Deployment Technology & Product Support Innovation Management Sundowning Technology Monitoring Support Research projects Maturity Assessment / Impact Analysis Recommendation to GTC Lead evaluation projects - Technical Evaluation - Economical Evaluation Documentation License Management Plan and coordinate Transfer and Roll-Out Provide Guidelines for Operation and Development Establish Support Organization Lifecycle / Release Mgt. Vendor Relationship Mgt. Release / Change Management Knowledge Exchange 3rd Level Support Plan and coordinate Migration Projects Provide Migration Support

15 4. Business Intelligence Markt
OLAP Frontend Reporting SAP BW and SEM Hummingbird Bereits im Einsatz bei DCX Hyperion Viador Arcplan Microsoft Brio Data Mart / OLAP Data Business Objects CA MIK Whitelight Comshare MIS SIRON Crystal SAS PeopleSoft Applix Information Builders IBM AlphaBlox MicroStrategy Actuate Cognos ProClarity Sagent Oracle Data Warehouse UDB ORACLE ETI Microsoft CA Oracle IBM DataMirror ETL Informatica Ascential Data Junction Cognos Compuware Hummingbird iWay SAS Acta Sagent Operational Databases ORACLE DB2/Host UDB IDMS

16 4. Business Intelligence Markt - Schlussfolgerung
Markt ist sehr dynamisch und unübersichtlich Vielzahl an Herstellern Sehr teure Produkte Schlimmer noch: viele der Produkte sind bereits im Einsatz bei DCX Produktauswahl ist absolut essentiell! Wie kann eine solche Auswahl getroffen werden?

17 4. Aus Sicht der Analysten
BI Suites & Reporting Vielzahl an Herstellern Aber keine klaren Marktführer BI Platforms ETL Tools ETL Quelle: Gartner

18 4. Aus Sicht der Analysten - Schlussfolgerung
Große Märkte Keine Marktführer Analysteneinschätzungen geben kaum Hilfestellung! Evaluierung auf Basis von DCX-Anforderungen sind notwendig

19 4. Data Management und Business Intelligence Strategie
Cognos, Hyperion One-Vendor Strategie Best-of-Breed Strategie Reporting OLAP Data Mining COGNOS SAP BW IBM, Oracle Data Warehouse Informatica, IBM ETL Operational Databases

20 5. Erfahrungen mit Business Intelligence
BI liegt dicht am Fachbereich, dortige „IT-ler“ mischen kräftig mit Großprojekte brauchen alle BI-Layer und Tools, Kleinprojekte sind damit überfordert (v.a. finanziell) Konsolidierte Organisationseinheiten für BI innerhalb eines Unternehmens sind wichtig, aber schwierig einzurichten Es gibt BI-Lager: SAP-BW  „Traditionelle“ BI  Excel Offshoring sehr schwierig bei BI wegen fehlender Nähe zum Fachbereich BI ist in manchen Komponenten teuer/sehr teuer

21 6. Zusammenfassung und Ausblick
BI ist generell ‚Hype‘ und daher auch bei DaimlerChrysler-IT von Interesse Markt durch Übernahmen/Neuprodukte sehr dynamisch Für ein erfolgreiches Projekt ist Datenbeschaffung/-semantik wichtiger als Report-Layout Metadaten spielen – leider – nicht die Rolle, obwohl sie essentiell sind BI erfordert umfangreiche IT-Kenntnisse (OS, DBMS, Modellierung, Web-Technologien, Programmierung, Betrieb) Hypothese: Microsoft wird den BI-Markt aufmischen

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Manfred Abrecht, IT-Technologiemanagement DaimlerChrysler, ITI/TG,